MADRID 9 jul. (Portaltic/EP) -
A Meta apresentou seu modelo atualizado de inteligência artificial (IA), o Muse Spark 1.1, que traz recursos aprimorados em raciocínio multimodal e codificação, projetado para realizar tarefas de agentes com avanços no uso de ferramentas e computadores.
A equipe do Superintelligence Labs da Meta lançou sua nova família de modelos de IA, o Muse, em abril deste ano, estreando com o Spark. Agora, a Meta apresentou o Muse Spark 1.1 como sua evolução, com melhorias que ampliam “os limites de eficiência e desempenho” e que, juntamente com seu modelo de geração de imagens recém-lançado, o Muse Image, continuam impulsionando a empresa em direção à sua visão de superinteligência pessoal.
Especificamente, a Meta destacou as capacidades aprimoradas do Muse Spark 1.1 em tarefas de agentes pessoais, que exigem planejamento e gerenciamento de uma variedade de aplicativos e serviços externos. Além disso, ele pode lidar com projetos complexos com muito mais rapidez do que a versão anterior, pois foi treinado para “coordenar sistemas multiagentes e otimizar a latência de ponta a ponta”.
Isso foi divulgado pela empresa em um comunicado em seu blog, onde especificou que o novo modelo, como agente principal, pode coletar contexto, elaborar um plano e delegar a execução a subagentes paralelos.
A Meta também especificou que o Muse Spark 1.1 pode gerenciar sua janela de contexto de 1 milhão de tokens, com capacidade de lembrar suas ações anteriores, recuperar informações de outros trabalhos e conservar o código das etapas críticas. Como resultado de tudo isso, em avaliações realizadas por terceiros, ele se destaca por superar o modelo Opus 4.8 da Anthropic no JobBench, no MCP Atlas e no DeepSearchQA.
Da mesma forma, o Muse Spark 1.1 também se destaca em fluxos de trabalho de computação, adaptando-se a requisitos em constante mudança e com capacidade de navegar por interfaces desconhecidas praticamente sem a necessidade de intervenção humana.
Por outro lado, na área de codificação, o desempenho do novo modelo também melhorou em tarefas reais que envolvem bases de código “extensas e complexas”, conforme afirmou a empresa. Isso significa que ele permite diagnosticar e corrigir erros, implementar novas funcionalidades em sistemas corporativos e realizar migrações de código em grande escala, entre outras tarefas exemplificadas pela Meta.
De fato, o Muse Spark 1.1 se destaca em casos de uso como a criação de aplicativos web, onde apresentou avanços notáveis em comparação com a versão original em avaliações como o Vibe Code Bench v1.1 e o SWE Atlas-Codebase QnA.
No que diz respeito ao raciocínio multimodal, a Meta afirmou que o modelo pode interagir com ambientes reais e gerar resultados corretos; por exemplo, ele pode descrever imagens e vídeos de forma detalhada ou gerar “artefatos visuais a partir de código”.
Na prática, o modelo pode “analisar imagens e áudio, preservar detalhes ao longo de um fluxo de trabalho extenso e utilizar esses detalhes ao operar computadores em nome do usuário”, conforme explicou a empresa de tecnologia.
Por fim, a empresa destacou que o Muse Spark 1.1 está preparado para a segurança cibernética, com uma “forte resistência” a “jailbreaks” diretos e a ataques indiretos por meio de dados não confiáveis, injeção de “prompts” e ataques direcionados a desenvolvedores.
Com isso, o Muse Spark 1.1 já está disponível por meio da API de pré-visualização pública Meta Model para desenvolvedores nos Estados Unidos, para que possam testar suas capacidades.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático